Classical Machine Learning Based Diabetic Retinopathy Detection Using Handcrafted Features
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic retinopathy (DR) is a progressive complication of diabetes and a leading cause of vision impairment worldwide, highlighting the need for reliable and explainable automated screening systems.This article investigates a classical feature-based machine learning (ML) framework for DR detection using retinal fundus images.Specifically, two complementary handcrafted feature descriptors are used: Binary Patterns Pyramid (BPP) for texture representation and Pyramid Histogram of Oriented Gradients (PHOG) for structural and edge information.These features are extracted to model the retinal class distributions.The extracted features are evaluated using multiple supervised ML classifiers, including Bayesian Network (BN), Naï ve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), AdaBoost J48 (AJJ48), J48 Decision Tree (J48), and Random Forest (RF).Experimental evaluation is conducted on the Kaggle DR detection dataset using 10-fold cross-validation.The results demonstrate that classical features combined with appropriate classifiers can achieve competitive performance, with SVM, RF, and BN yielding the highest accuracies.The evaluation in this article highlights the importance of the classical yet simple features for DR detection, particularly in scenarios with limited data availability and limited computing resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».